在峰值负载期间更新大型集（50K +密钥）缓存（Redis）数据的最佳方法是什么？

Question

环境：多个Web（30），缓存（8）服务器和一个专用数据库服务器。

要卸载数据库，需要使用中央Redis缓存和本地内存缓存。

• 根据日程安排缓存和更新大型公共事件数据
• 用户特定数据在访问时单独缓存

当由于事件而更新了大量用户特定数据需求时出现问题。

当事件发生时，大约有200K注册用户和大约10K-20K来到网站（同时）。平均有5个缓存密钥/用户，总共50K - 100K缓存密钥包含需要更新的用户特定数据。

当前解决方案失败：

1. 刷新用户缓存会使数据库重载（30个Web服务器）
2. 将所有数据加载到缓存中需要很长时间（仅使用10％）
3. KEYS和SCAN可以阻止缓存（尚未尝试......这是一个问题吗？）

在这种情况下，最佳做法是什么？